Преимущества использования нейронных сетей в математике:

• Способность к обучению на больших информационных объёмах. 5 Нейронные сети умеют обрабатывать и анализировать крупные объёмы данных, что полезно, если из заданного информационного набора необходимо извлечь полезную информацию. 5
• Гибкость при решении задач с нелинейными формами. 2 Нейронные сети можно протестировать на предмет решения проблемы с неизвестной формой, даже если другие классы алгоритмов машинного обучения уже дали сбой. 2
• Обработка сложных и нелинейных зависимостей. 5 За счёт этой особенности нейронные сети помогают решать достаточно сложные задачи. 5
• Скорость обучения. 5
• Распознавание и классификация сложных образов. 5

Недостатки использования нейронных сетей в математике:

• Необходимость огромного объёма данных для обучения. 5 Если их мало, сети могут столкнуться с проблемами — они запомнят обучающие примеры, но обобщить свои знания не способны. 5
• Высокая вычислительная сложность. 5 Особенно это касается больших и глубоких сетей. 5
• Неинтерпретируемость решений. 5
• Чувствительность к шуму и различным выбросам. 5 Даже небольшие изменения во входной информации могут привести к существенным изменениям в выходных значениях сети. 5
• Необходимость настройки гиперпараметров. 5 Этот процесс требует экспериментов и опыта. 5